• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.34 no.2
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• pp.146-157
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• 2016

The objective of this study is to actualize a statistical model of the 3-detector simplification model, which was proposed to detect outbreak situations by Daganzo in 1997 and to verify the statistical appropriacy thereof. This study presents the calculation process of the 3-detector simplification model and realizes the process using a statistics program. Firstly, the model was applied using data on detector of the main highways on which there is no entrances or exits. Moreover, in order to statistically verify the 3-detector simplification model, accumulative traffics for 30 seconds period, which reflects the dynamic changes of traffics due to shock wave, were estimated for outbreak traffics and steady flow, and the error of acquired data was statistically compared with that of the actual accumulative traffics. As a result, the error ratio between steady and incident cumulative flows has reached its maximum after 2-3 hours from an accident. Moreover, the incident traffic flows by accidents and the stade flows are heterogeneous in terms of their dispersion and means.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.14 no.4
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• pp.131-154
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• 1996

고속도로 및 도시 고속도로는 교통의 단순한 매체로 뿐만 아니라 환경, 에너지, 경제 등등 사회 전반에 걸쳐 그 역할이 다양하며, 영향력이 지대하고, 중요한 비중을 차지함으로써, 이들 도로의 효율적인 운영을 위하여 고속도로 운영체계 수립 및 설계시 교통상황을 예측할 필요성이 있다. 이런 목적을 실현하기 위하여 , 기존의 개발된 교통류 모형들을 사용할 수 있으나, 이들의 예측 결과에 대한 낮은 신뢰도, 혹은 모형의 특성(예, 처리용량, 해석방법) 에 따른 제약 등등의 이유로 실용화되지 못하고 있는 실정이다. 최근 Newell 은 충격파이론을 간편화하여 기존의 다른 교통류 이론들에 비해 많은 장점을 갖은 새로운 교통류의 이론은 개발하였다. 하지만, 이 이론도 수작업에 의한 도식적 (graphical) 해석방법을 기초로 하고 있기 때문에, 실제 교통운용체계에 사용화하기에는 거의 불가능한 비효율적 결함을 니니고 있다. 이 논문의 목적은 Newell 의 이론을 추후 실제 현장에서 적용할 수 있도록 Newell의 도식적 해석방법을 체계화(mechanize)한 컴퓨터 알고리즘을 개발하는데 있다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.34 no.5
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• pp.476-488
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• 2016

This study reviewed factors and causes that affect on reliability and accuracy of transportation demand forecasting. In general, the causes of forecasting errors come from variety and irregularity of trip behaviors, data limitation, data aggregation and model simplification. Theoretical understanding about the inevitable errors will be helpful for reasonable decision making for practical transportation policies. The study especially focused on traffic assignment with the KTDB data, and described the factors and causes of errors by classifying six categories such as (1) errors in input data, (2) errors due to spacial aggregation and representation method of network, (3) errors from representing values for variations of traffic patterns, (4) errors from simplification of traffic flow model, and (5) errors from aggregation of route choice behavior.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.4 no.1 s.6
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• pp.43-56
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• 2005

This research has examined a time series analysis(TSA) of an every hour traffic information such as occupancy, a traffic flow, and a speed, a statistical model of a surveyed data on the traffic fundamental diagram and an expand aspect of a traffic jam by many Parts of the traffic flow. Based on the detected data from traffic accidents on the Cheonan-Nonsan high way and events when the road volume decreases dramatically like traffic accidents it can be estimated from the change of occupancy right after accidents. When it comes to a traffic jam like events the changing gap of the occupancy and the mean speed is gentle, in addition to a quickness and an accuracy of a detection by the time series analyse of simple traffic index is weak. When it is a stable flow a relationship between the occupancy and a flow is a linear, which explain a very high reliability. In contrast, a platoon form presented by a wide deviation about an ideal speed of drivers is difficult to express by a statical model in a relationship between the speed and occupancy, In this case the speed drops shifty at 6$\~$8$\%$ occupancy. In case of an unstable flow, it is difficult to adopt a statistical model because the formation-clearance Process of a traffic jam is analyzed in each parts. Taken the formation-clearance process of a traffic jam by 2 parts division into consideration the flow having an accident is transferred to a stopped flow and the occupancy increases dramatically. When the flow recovers from a sloped flow to a free flow the occupancy which has increased dramatically decrease gradually and then traffic flow increases according as the result analyzed traffic flow by the multi regime as time series. When it is on the traffic jam the traffic flow transfers from an impeded free flow to a congested flow and then a jammed flow which is complicated more than on the accidents and the gap of traffic volume in each traffic conditions about a same occupancy is generated huge. This research presents a need of a multi-regime division when analyzing a traffic flow and for the future it needs a fixed quantity division and model about each traffic regimes.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10a
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• pp.265-274
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• 1998

본 논문은 도로를 주행하는 차량의 지점속도에 대하여 단기간(short-term)으로 예측하는 네 가지의 모형들에 대한 개발 및 결과의 비교하고 평가했다. 사용된 기법들로는 다중회귀분석, 시계열분석(ARIMA), 인공 신경망, 칼만필터링 등이며, 모형의 구출을 위하여 다수의 독립변수 및 입력변수가 요구되는 다중회귀분석과 인공 신경망에서는 연속방정식에서 고려되는 변수들간의 단순상관계수 및 편상관계수의 계산을 통해서 입력변수가 설정이 되었으며, 시계열분석(ARIMA)과 칼만필터링 등 단일 입력 변수만을 요하는 모형에서는 바로 전 시간대와 현재시간대의간격동안 속도의 변화량을 입력변수로 설정하였다. 속도를 비롯해서 교통 데이터는 현장자료를 사용하였는데, 이는 서울의 한강 옆에 위치한 올림픽대로 중 한강대로에 위치한 검지기 3개를 통해서 천호동 방면으로 이동하는 교통류에 대해서 17시간 (00시~17시)동안 수집했다. 17시간 수집했는데 그중에 검지된 속도는 14km/h에서 98km/h까지 변하는 등, 수집된 자료에는 다양한 교통상태가 포함되어 있는데 이는 각 모형들의 정확한 예측력과 적응성을 평가하기 위함이었다. 각 모형은 예측하고자 하는 시점으로부터 1, 5, 10, 15분 후의 속도를 예측하는 것으로 총 4가지의 예측시간간격으로 각각 실험되었다. 결과는 전반적으로 신뢰성 있게 나왔으나 그중에서도 정확성면에서는 인공신경망과 칼만필터링이 우수했고 적응성면에서는 칼만필터리딩 탁월했다. 또한 1분 후의 속도를 예측하는 결과들은 모형들간에 거의 비슷한 정확도를 보여주었는데 이는 입력변수의 설정이 중요한 것임을 보여주는 것이라 판단된다. 있는 기법이다.적으로 세부적 차종분류로 접근한다.의 영향들을 고려함으로써 가로망 설계 과정에서 가로망의 상반된 역할인 이동성과 접근성의 비교가 가능한 보다 현실적인 가로망 설계 모형을 구축하고자 한다. 지금까지 소개된 가로망 설계모형들은 용량변화에 대한 설계변수의 형태에 따라 이산적 가로망 설계 모형과 연속적 가로망 설계모형으로 나뉘어지게 된다. 본 논문의 경우, 계산속도의 향상 측면에서는 연속적 가로망 설계 모형을 도입할 수 있지만, 이때 요구되는 도로용량이 이산적인 변수(차선 수)로 결정되어야만 신호제어 변수를 결정할 수 있기 때문에, 이산적 가로망 설계 모형이 사용된다. 하지만, 이산적 설계모형의 경우 조합최적화 문제이므로 정확한 최적해를 구하기 위해서는 상당한 시간이 소요되며, 경우에 따라서는 국부 최적해에 빠지게 된다. 이러한 문제를 극복하기 위해, 우선 이상적 모형의 근사화, 혹은 조합최적화문제를 위해 개발된 Simulated Annealing기법의 적용, 연속적 모형의 변수를 이산화하는 방법 등 다양한 모형들을 고려해 본 뒤, 적절한 모형을 적용할 것이다. 가로망 설계 모형에서 신호제어를 고려하기 위해서는 주어진 가로망에 대한 통행 배정과정에서 고려되는 통행시간을 링크통행시간과 교차로 지체시간을 동시에 고려해야 하는데, 이러한 문제의 해결을 위해서 최근 활발히 논의되고 있는 교차로에서의 신호제어에 대응하는 통행배정 모형을 도입하여 고려하고자 한다. 이를 위해서 지금까지 연구되어온 Global Solution Approach와 Iterative Approach를 비교, 검토한 뒤 모형에 보다 알맞은 방법을 선택한다. 차량의